(57)【要約】【課題】物質間相互作用情報を用いて化合物の特性を予測する。【解決手段】文献データベースや遺伝子・蛋白質データベース、疾患データベースから収集した情報に基づいて、化合物、遺伝子・蛋白質間の相互作用データベースを構築し、その情報をもとにマッピングした相互作用ネットワークを用いて、化合物の特徴を予測する。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された検索命令に基づいて、データベースから遺伝子、蛋白質、化合物の相互作用に関する情報を抽出し、相互作用する化合物、遺伝子、蛋白質の対とその相互作用の重要度についての情報を取得するステップと、
前記相互作用の情報から化合物、遺伝子、蛋白質をノードとし、相互作用関係をエッジとする相互作用ネットワークを構築するステップと、
データベースから遺伝子あるいは蛋白質の特徴についての情報を抽出するステップと、
前記抽出された特徴情報を総合して、複数の特徴をリストアップした特徴リスト中の各項目に関する重要度を遺伝子あるいは蛋白質毎に記述したインデックスを作成するステップと、
化合物から前記ネットワーク中のノードまでの距離と、エッジの担持する相互作用の重要度についての情報と、ノードに対応するインデックスとを用いて、各化合物について、前記特徴リストの各項目に対する予測値を求めるステップと、
求めた予測値を出力するステップとを含むことを特徴とする化合物の機能予測方法。
【請求項２】
請求項１記載の化合物の機能予測方法において、前記検索命令として化合物名が入力されたとき、表示部に、当該化合物に対する前記特徴リストの各項目を予測値の大きい順に当該予測値とともに表示すると共に、前記入力された化合物に連なる相互作用ネットワークを表示することを特徴とする化合物の機能予測方法。
【請求項３】
請求項２記載の化合物の機能予測方法において、表示された特徴項目が選択されたとき、当該特徴と関連しているノード及びそのノードまでのパスを強調表示することを特徴とする化合物の機能予測方法。
【請求項４】
請求項１記載の化合物の機能予測方法において、前記特徴リスト中の項目が入力されたとき、各化合物の特徴リストを比較して前記入力された項目の予測値が大きい順にソートして化合物名を表示部に表示することを特徴とする化合物の機能予測方法。
【請求項５】
請求項４記載の化合物の機能予測方法において、表示された化合物名の１つが選択されたとき、当該選択された化合物に連なる相互作用ネットワークを表示部に表示することを特徴とする化合物の機能予測方法。
【請求項６】
請求項１記載の化合物の機能予測方法において、前記特徴には疾病名が含まれていることを特徴とする化合物の機能予測方法。
【請求項７】
検索対象を入力する入力手段と、
相互作用する遺伝子、蛋白質、化合物の対とその相互作用の重要度に関する情報を格納した相互作用リストと、
疾患に関する複数の項目をリストアップした特徴リストと、
前記相互作用リストの情報から化合物、遺伝子、蛋白質をノードとし、相互作用関係をエッジとする相互作用ネットワークを構築する相互作用ネットワーク構築部と、
前記遺伝子あるいは蛋白質のそれぞれについて、前記特徴リストの各項目に関する重要度についての情報を格納したインデックスと、
化合物から前記相互作用ネットワーク中のノードまでの距離と、エッジの担持する相互作用の重要度についての情報と、ノードに対応するインデックスとを用いて、各化合物について、前記特徴リストの各項目に対する予測値を求める化合物予測特徴リスト作成部と、
前記化合物予測特徴リスト作成部によって作成された化合物予測特徴リストと、
前記入力手段によって入力された検索対象に対して、前記化合物予測特徴リストから予測値の大きなものを検索する検索処理部と、
検索結果を表示する表示部とを備えることを特徴とする化合物の機能予測システム。
【請求項８】
請求項７記載の化合物の機能予測システムにおいて、前記入力部に化合物名が入力されたとき、前記表示部に、当該化合物の前記特徴リストの項目を予測値の大きい順に予測値とともに表示し、前記入力された化合物に連なる相互作用ネットワークを表示することを特徴とする化合物の機能予測システム。
【請求項９】
請求項８記載の化合物の機能予測方法において、表示された特徴項目が選択されたとき、当該特徴と関連しているノード及びそのノードまでのパスを強調表示することを特徴とする化合物の機能予測システム。
【請求項１０】
請求項７記載の化合物の機能予測方法において、前記入力部に前記特徴リスト中の項目が入力されたとき、前記表示部に、前記入力された項目の予測値が大きい順にソートされた化合物名を表示することを特徴とする化合物の機能予測システム。
【請求項１１】
請求項１０記載の化合物の機能予測方法において、表示された化合物名の１つが選択されたとき、当該選択された化合物に連なる相互作用ネットワークを表示部に表示することを特徴とする化合物の機能予測システム。
【請求項１２】
請求項７記載の化合物の機能予測方法において、データベースから遺伝子、蛋白質、化合物の相互作用に関する情報を抽出し、互いに相互作用する化合物、遺伝子、蛋白質の対とその相互作用の重要度についての情報を取得する相互作用抽出部を備えることを特徴とする化合物の機能予測システム。
【請求項１３】
請求項７記載の化合物の機能予測方法において、データベースから遺伝子あるいは蛋白質の特徴についての情報を抽出する蛋白・遺伝子特徴抽出部と、前記蛋白・遺伝子特徴抽出部によって抽出された特徴情報を総合して、前記インデックスを作成するインデックス作成部を備えることを特徴とする化合物の機能予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキストマイニング技術を用いて化合物の薬理作用等の機能を予測することのできる方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のゲノム創薬の研究は、ゲノム研究による個々の遺伝子の同定、個々の遺伝子の機能の解明、創薬ターゲット蛋白質の探索・同定、リード化合物の発見と構造の最適化、安全性・薬物動態の研究、薬理ゲノム科学の研究、臨床試験といったプロセスを経て行われるが、最初のゲノム研究の段階から情報の氾濫に圧倒されてしまう。ヒトゲノムプロジェクトチームの発表によると、ヒトの遺伝子の数は３万個から４万個といわれており、創薬のターゲットとしての妥当性を調べるためには、コストと時間を要する膨大な実験をしなければならない。
【０００３】
最近、DNAマイクロアレイ、DNAチップ、質量分析機による蛋白質の同定や、ロボットを利用することで、これらの実験を一度に多種類行わせようとする研究が行われている。しかし、これらの方法では、数千、数万という大量の実験結果が出力されるために、それを整理して結論を得ることが難しく、結果の絞込みができなくなってしまう傾向にある。また、計算機を用いた方法として、分子レベルの計算機シミュレーションによってターゲット蛋白質との相互作用の可能性を検査するドッキングシミュレーションが注目されている。しかし、この方法は未だ精度、計算時間などの点で限界がある。加えて、化合物とターゲット蛋白質の背後に潜在する他蛋白質などとの直接的又は間接的な関係の情報は得られないという欠点がある。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−４４４８１号公報
【非特許文献１】Yakugaku Zasshi, 124(9), 613-619 (2004).
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
多くの蛋白質、遺伝子の相互作用又は、単体の機能に関しては、すでに各国の研究者によって様々な研究が行われ、論文に成果が発表されたり、データベースに結果が記載されている。しかし、それらの莫大な情報を生体のネットワークとして数人の研究者が網羅的に把握することは事実上不可能である。そのため、創薬などの研究では担当研究者の知識や直感に頼らざるを得ず、網羅的な生体内のネットワークを考慮した研究は困難である。
【０００６】
本発明は、仮想的な生体ネットワークを構築し化合物の機能などを検索するだけではなく、その化合物が影響する可能性がある蛋白質、遺伝子の絞込みを行うことができるシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明による化合物の機能予測システムは、検索対象を入力する入力手段と、相互作用する遺伝子、蛋白質、化合物の対とその相互作用の重要度に関する情報を格納した相互作用リストと、疾患に関する複数の項目をリストアップした特徴リストと、相互作用リストの情報から化合物、遺伝子、蛋白質をノードとし、相互作用関係をエッジとする相互作用ネットワークを構築する相互作用ネットワーク構築部と、遺伝子あるいは蛋白質のそれぞれについて、特徴リストの各項目に関する重要度についての情報を格納したインデックスと、化合物から相互作用ネットワーク中のノードまでの距離と、エッジの担持する相互作用の重要度についての情報と、ノードに対応するインデックスとを用いて、各化合物について、特徴リストの各項目に対する予測値を求める化合物予測特徴リスト作成部と、化合物予測特徴リスト作成部によって作成された化合物予測特徴リストと、入力手段によって入力された検索対象に対して、化合物予測特徴リストから予測値の大きなものを検索する検索処理部と、検索結果を表示する表示部とを備える。相互作用リストやインデックスは、公開されている文献データベース、遺伝子データベース、蛋白質データベース、疾患データベース、相互作用データベース等から自動収集した情報に基づいて作成される。
【０００８】
このシステムは、入力部に化合物名を入力すると、化合物予測特徴リストを参照して、当該化合物の特徴リストの項目、すなわち疾患についての予測情報を予測値の大きい順に予測値とともに表示し、かつ、入力された化合物に連なる相互作用ネットワークを表示する。また、入力部に特徴リスト中の項目、すなわち疾患名を入力すると、化合物名を、その疾患に対する予測値が大きい順にソートして表示する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によると、初期の段階で化合物の効果、副作用などを予測し、以降の実験を効率的に行い、開発期間の短縮やコスト削減を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明では、創薬のターゲットとなる新薬候補化合物の機能予測を、蛋白質及び化合物相互作用ネットワークを用いて行う。蛋白質及び化合物相互作用のネットワークは医学、生物学などの技術文献から自動的に抽出したものを用いる。各蛋白質に関連する疾患の情報や機能などを蛋白質データベース、疾患データベースなどから抽出してネットワーク情報に付加する。これによって化合物は疾患や症状などと間接的に結びつけられるので、それらを評価して化合物の薬理作用、適応疾患、副作用などの予測を行う。
【００１１】
化合物・蛋白質ネットワークは、既存の相互作用データベース及び医学、生物学などの技術文献などから自動で抽出した相互作用情報を用いて構築できる。文献からの自動抽出によるネットワーク構築は、最新の情報を取り込むことができる利点がある。また、人手にくらべ情報のもれが少ないので要素間の関係を詳細に表すことができる。
【００１２】
次に蛋白質、遺伝子の機能などの特徴を、公開されている遺伝子データベース、蛋白質データベース、疾患データベースなどから抽出する。抽出する情報は、関連疾患、機能、毒性などである。この情報はネットワーク中の遺伝子・蛋白質と結びつけられる。この遺伝子・蛋白質情報をネットワークに付加することによって、化合物と疾患などを間接的に関連付けることができるようになる。
【００１３】
ネットワークを構築することによって、新薬候補となる化合物は化合物・蛋白質ネットワークによって蛋白質と関連づけられる。この関連づけは直接相互作用としてネットワークにある蛋白質だけではなく、その蛋白質からさらに先の蛋白質への関係へと及ぶ。これによってまだ実験などで確かめられていない化合物から遺伝子・蛋白質相互作用の関連を得る事ができ、それによって従来は予測することができなかった化合物の薬理効果、副作用、関連疾患などを予測することができる。
【００１４】
機能評価は、単に関連づけられた蛋白質の蛋白質情報の総計を取るのではなく、各蛋白質への最短経路長、蛋白質の重要度、蛋白質の相互参照度などの重み付けをおこない化合物質情報の評価を行う。
【００１５】
図１２は、本発明による化合物の機能予測システムの構成例を示す概略図である。検索サーバ１０は、相互作用抽出部１１、相互作用ネットワーク構築部１２、蛋白・遺伝子特徴抽出部１３、インデックス作成部１４、化合物予測特徴リスト作成部１５、検索処理部１６、表示処理部１７を備える。また、化合物と遺伝子や蛋白質との相互作用あるいは遺伝子や蛋白質間の相互作用についての情報を蓄積した相互作用リスト２１、疾病名や薬理作用等の化合物関連機能にインデックス付けして羅列した特徴リスト２２、インデックス作成部１４によって作成されるインデックス２３、化合物予測特徴リスト作成部１５によって作成される化合物予測特徴リスト２４を有し、検索条件を入力する入力手段２６、入力画面を表示したり検索結果を表示したりする表示部２５を備える。検索サーバ１０は、インターネット等の通信網を介して医学、生物学などの文献を蓄積した文献データベース３１、遺伝子や蛋白質についての情報を格納した遺伝子・蛋白質データベース３２、疾患に関する情報を蓄積した疾患データベース３３、相互作用データベース３４等にアクセスし、それらのデータベースから必要な情報を取り出すことができる。
【００１６】
図１３は、本発明による化合物の機能予測システムの処理の流れを示した図である。本発明では、最初に「マッピング」による相互作用ネットワークの構築を行う。まず文献データベース３１及び相互作用データベース３４から遺伝子・蛋白質相互作用を抽出し、「相互作用リスト」を構築する（Ｓ１１）。ここで構築した「相互作用リスト」からの相互作用情報から「マッピング」によって相互作用ネットワークを構築する（Ｓ１２）。次に、疾患データベース３３及び遺伝子・蛋白質データベース３２から特徴抽出を行い（Ｓ１３）、その情報から遺伝子・蛋白質に関する特徴を表す「インデックス」を作成する（Ｓ１４）。これらの「マッピング」と「インデックス」との対応付けにより、特徴情報つきのネットワークを構築し（Ｓ１５）、化合物の特徴情報となる各遺伝子・タンパク質の特徴スコアを記述した化合物予測特徴リストを作成する（Ｓ１６）。ステップ１７の検索及びステップ１８の表示では、表示部２５に表示したグラフィックインターフェイスを用い、相互作用ネットワークと化合物予測特徴リスト２４をもとに、ユーザの要求に従って、 原因遺伝子・蛋白質のハイライト表示、 疾病からの関連化合物のリスト表示、 特性予測値上昇ランキング表示を行う。
【００１７】
なお、ステップ１１〜１２による相互作用ネットワークの構築処理と、ステップ１３〜１４によるインデックス作成処理の順序は不同である。ステップ１３，１４のインデックス作成処理を先に行ってからステップ１１，１２の相互作用ネットワークの構築処理を行ってもよい。あるいは、ステップ１１，１２の相互作用ネットワークの構築処理とステップ１３，１４のインデックス作成処理を並列的に行ってもよい。
【００１８】
以下、図１３に示した処理工程に従って本発明の詳細を説明する。まず、ステップ１１において、遺伝子及び／又は蛋白質と化合物との相互作用に関する情報を格納した相互作用リスト２１を作成する。検索サーバ１０の相互作用抽出部１１は、文献データベース３１に格納された医学文献などから抽出した相互作用情報、及び公開されている相互作用データベース３４から抽出した遺伝子・蛋白質相互作用情報を統合して相互作用リスト２１を作成する。図１は、こうして作成された相互作用リスト２１の例を示すもので、相互作用リスト２１には、互いに相互作用する遺伝子、蛋白質、化合物の対が列挙されている。各相互作用情報には、相互作用する２つの物質の情報以外に、その相互作用の重要度を考慮して求められる相互作用重要度wが数値で付加される。ここで、相互作用重要度ｗは相互作用の取得先である相互作用データベースに記述されている各相互作用の相関値などを用いる。
【００１９】
次に、ステップ１２において、相互作用ネットワーク構築部１２は、相互作用リスト２１を参照して、ネットワークへ遺伝子、蛋白質、化合物のマッピングを行う。相互作用リスト２１には、一つの相互作用は遺伝子、蛋白質、化合物のいずれか２つの要素を連結する関係として表現されている。図２に示すように、ネットワークでは遺伝子、蛋白質、化合物をノードとし、関係をエッジとしてマッピングを行う。このマッピングによって、化合物は遺伝子・蛋白質群に直接的又は間接的に関連づけられる。
【００２０】
次に、ステップ１３において、図３（ａ）に示すように、疾患データベース３３などの公開データベースから、遺伝子・蛋白質と疾患などの特徴を記述する部分を切り出す。図３（ｂ）に示すように、遺伝子・蛋白質データベース３２からも遺伝子・蛋白質とそれに付随する疾患などの特徴を記述している部分を抽出する。それらの関係がデータベース中でに出現する回数も計数する。
【００２１】
ステップ１４において、それらの関係を特徴リスト２２へのリファレンスの一覧として遺伝子・蛋白質単位に記述し、図３（ｃ）に示すように、インデックスとして格納する。各遺伝子・蛋白質ｉのインデックスには特徴リスト２２でのインデックス番号ｊとともにデータベース出現率などから与えられる物質特徴重要度ｆijが数値で格納される。特徴リスト２２の各インデックスに対応する項目は、予め設定してもよいし、ステップ１３において新たに抽出された項目を順次追加して自動で作成するようにしてもよい。重要度は、例えば次式のように定義される。
【００２２】
【数１】
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【００２３】
いま、図３に示すように、遺伝子・蛋白質１に関連して大腸癌という記述が、疾患データベースに５回、遺伝子・蛋白質データベースに３回出現したとする。このとき、遺伝子・蛋白質１で特徴リストに挙がっている全ての特徴の出現数の総和が１９０であったとすると、遺伝子・蛋白質１での特徴インデックス４の重要度ｆ14は｛（５＋３）／１９０｝×１００＝４．２となる。
【００２４】
次に、ステップ１５において、マッピングとインデックスとの対応付けにより、特徴情報つきのネットワークを構築する。具体的には、図４に示すように、化合物、遺伝子、蛋白質のマッピングによって構築されたネットワーク４０１上の遺伝子・蛋白質に、各遺伝子・蛋白質インデックスを対応させる。また、物質ｉ，ｊ間を結ぶ線で示される相互作用エッジにその相互作用重要度ｗijを対応させる。
【００２５】
化合物はネットワーク上で直接的あるいは間接的に、マッピングされた遺伝子・蛋白質と関連するので、ステップ１６において、関連した遺伝子・蛋白質のインデックスを参照してそれらの合計を計算することで、化合物の予測特徴リストＳが計算できる。この対応付けは、相互作用リスト２１が更新されれば、インデックス作成とともに自動的にダイナミックに更新が行われ、ネットワークは動的ネットワークとして機能する。その結果、化合物予測特徴リスト２４も相互作用リスト２１の更新とともに更新され、常に最新の相互作用情報を用いた化合物の機能予測が行われる。
【００２６】
ここで、化合物予測特徴リストの計算方法について説明する。最初に、図５に示すように、各遺伝子・蛋白質のインデックスから特徴ベクトルへの変換を行う。特徴ベクトルの各要素である物質特徴重要度ｆは特徴リストに対応し、遺伝子・蛋白質が各特徴と結びつく場合に重要度の値とし、それ以外の場合を０とする。
【００２７】
次に、図６に示すように、化合物Ａを選択したときの各遺伝子・蛋白質ｉの遺伝子・蛋白質ウエイトuAiを計算する。遺伝子・蛋白質ウエイトuAiは化合物Ａから遺伝子・蛋白質ｉまでの距離をベースに計算する。化合物Ａから遺伝子・蛋白質ｉまでの距離はネットワーク上では複数の経路があることが考えられるため、全経路の中で最短となる経路を用いる。遺伝子・蛋白質ウエイトuAiはその経路上にある相互作用重要度ｗの総計と最短経路長との関数とする。最短経路が複数ある場合は、最大となる遺伝子・蛋白質ウエイトを採用する。ウエイト算出に最短経路長の逆数を用いた場合、遺伝子・蛋白質ウエイトuAiは次式のように表される。
【００２８】
uAi=V(TAi,d(A,i))=TAi/d(A,i)
d(A,i)：化合物Aから蛋白質ｉまでの最短経路長
TAi=最短経路長にある相互作用重要度の総計
V：Tとdから計算されるウエイト値の関数
【００２９】
経路長は、例えば、ノードとノードが１つのエッジで結びついていれば「１」、間に他のノードが一つ介在すれば「２」と計算する。図６に示した例の場合、化合物Ａに対する遺伝子・蛋白質１の遺伝子・蛋白質ウエイトuA1は、化合物Ａと遺伝子・蛋白質１の間の最短経路長が２で、その経路上にある相互作用重要度の総計は2.2+1.0=3.3であるため、 uA1=3.2/2=-1.6 と計算される。
【００３０】
続いて図７に示すように、化合物Ａのｊ番目の特徴インデックスにスコア付けを行った化合物スコアベクトルSAjを計算する。これは化合物とネットワーク上で関連する遺伝子・蛋白質ｉの特徴ベクトルｆiと遺伝子・蛋白質ウエイトuAiの積を総和したものとして計算される。
【００３１】
最後に図８に示すように、化合物予測特徴リスト２４を求める。これは化合物に予測された特徴がポイントつきでソートされているリストである。化合物予測特徴リスト２４は、化合物スコアベクトルSAを特徴リストで対応づけながらソートすることで計算できる。
【００３２】
以上の準備の上で、ステップ１７において、表示部２５に表示されたビジュアルインターフェースを用いて入力手段２６を用いて所望の検索条件を入力し、ステップ１８において結果を表示部２５に表示する。検索と表示の例について、以下に説明する。
【００３３】
（１）原因遺伝子・タンパク質のハイライト表示（図９）
インターフェイスに表示された化合物予測特徴リストで、興味ある項目にクリックした場合に、ネットワーク図上で関連した遺伝子・蛋白質をハイライト表示することができる。
【００３４】
最初に検索したい化合物名をテキストボックス９０１に入力する。それに従い、検索処理部１６が、相互作用ネットワークから、入力された化合物を含む部分を検索すると共に、化合物予測特徴リスト２４から入力された化合物に対する予測特徴リストを検索し、検索結果を表示処理部１７に渡す。表示処理部１７の処理によって、表示部１５には、入力された化合物に連なる遺伝子・蛋白質のネットワーク図と共に、予測された特徴とそのスコアである予測特徴リスト９０３が表示される。さらにこのリストから入力手段２６の操作によって特徴項目９０４が選択されると、その特徴と強く関連している原因物質となる遺伝子・蛋白質ノード９０７がハイライトし、同時に化合物９０５からそれら原因物質９０７へのパス９０６が右側のネットワーク図でハイライト表示される。遺伝子・蛋白質ノードには、ウエイトを考慮した場合の寄与値９０８が同時に表示される。原因物質であるハイライト表示される遺伝子・蛋白質は、原因物質上位N入力パネル９０２に入力された表示数Nに従って、寄与値の上位N個のものだけが表示される。図示の例の場合、paclitaxelに対する大腸癌の重要度の計算は次のようになる。
【００３５】
【数２】
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【００３６】
（２）疾病からの関連化合物のリスト表示（図１０）
本発明では、化合物から疾病の予測スコアを計算することができるので、その情報を用いて、逆に疾病からそれに関連する化合物のスコアを計算できる。この機能では、ある疾病を指定した場合に、その疾病に強く関連がある化合物を順番にリストを表示する。この機能を用いると、ある疾病での創薬を行う場合にこのリストを用いて、化合物のスクリーニングを行うことができ、実験の工程を大幅に削減することができる。
【００３７】
最初に疾病リストから表示させたい疾病を選択する。図１０の例の場合、心筋梗塞を選択している。検索処理部１６では、化合物特徴予測リスト２４から各化合物について選択された疾病（図示の例の場合、心筋梗塞）のスコアを検索し、スコアの高い順にソートして表示処理部１７に渡す。表示処理部１７は、表示部２５に、選択された疾病に影響がある化合物をその影響度とともに関連化合物リストとしてリスト表示する。さらにその関連化合物リストの中から１つの化合物を選択すると、画面右側にその化合物と選択した疾病と関連する原因物質である遺伝子・蛋白質間のパスがネットワーク図でハイライト表示される。選択された化合物に連なる遺伝子・蛋白質のネットワーク情報は、検索処理部１６により検索され、表示処理部に渡されて表示部２５に表示される。
【００３８】
この機能を用いると、数百個ある候補化合物から疾病と強く関連する順に効率よく検索することができるため、以降の実験による検証のプロセスの工程を大幅に削減することが可能になる。
【００３９】
（３）特性予測値上昇ランキング表示（図１１）
相互作用ネットワークを構成する相互作用データとなる相互作用リスト２１は、文献データベース３１の更新や相互作用データベース３４の更新とともに常に最新の状態に更新される。最新の状態の相互作用リスト２１をネットワークに反映させ、特性値データを最新に更新することができる。これによってユーザは過去には知られていなかった化合物の特性などについての知見をビジュアルに観察することができる。この機能を用いると、すでに実用化されている薬物などの新規機能の予測が可能となる。
【００４０】
図１１（ａ）に示すように、化合物とその特性の検索結果の表示の状態から、ネットワーク更新ボタン１１０１を押す。それに従い、相互作用リスト２１を参照して相互作用ネットワーク構築部１２によるネットワークの更新が自動で行われ、同時に特性の予測値の再計算が発生する。その結果、図１１（ｂ）に示すように、予測値リストが更新され、そのランキングが入れ替わる。この状態で予測値リスト１１０２の中から特徴項目を選択（図示の場合、胃癌を選択）することにより、ネットワーク図についても更新が行われ、従来にはなかった原因物質へのパス１１０４がハイライトされて表示されるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】相互作用リストの概念図。
【図２】相互作用リストからネットワークをマッピングにより構築する概念図。
【図３】インデックス作成の概念図。
【図４】マッピングとインデックスの対応付けの概念図。
【図５】インデックスから特徴ベクトルへの変換例を示す図。
【図６】化合物に対する遺伝子・タンパク質のウエイト値の計算例を示す図。
【図７】スコアベクトルの計算例を示す図。
【図８】スコアベクトルから化合物予測特徴リストへの変換例を示す図。
【図９】原因物質となる遺伝子・タンパク質のハイライト表示の例を示す図。
【図１０】疾病からそれと強く関連する関連化合物リストを表示する例を示す図。
【図１１】ネットワーク更新による新規特性を含む特性リストを表示する例を示す図。
【図１２】本発明による化合物の機能予測システムの構成例を示す概略図。
【図１３】本発明による化合物の機能予測システムの処理の流れを示した図。
【符号の説明】
【００４２】
１０：検索サーバ、１１：相互作用抽出部、１２：相互作用ネットワーク構築部、１３：蛋白・遺伝子特徴抽出部、１４：インデックス作成部、１５：化合物予測特徴リスト作成部、１６：検索処理部、１７：表示処理部、２１：相互作用リスト、２２：特徴リスト、２３：インデックス、２４：化合物予測特徴リスト、２５：表示部、２６：入力手段、３１：文献データベース、３２：遺伝子・蛋白質データベース、３３：疾患データベース、３４：相互作用データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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